完全开源的代码大模型OpenCoder来了，跻身性能第一梯队

OpenCoder作为一款开创性的开源代码大型语言模型（CodeLLM），以其在代码生成方面的卓越性能脱颖而出。该项目的重要性在于它致力于缩小开源社区与专有行业之间的鸿沟，为代码生成研究提供了一个协作平台。OpenCoder的独特之处在于其庞大的数据集RefineCode，涵盖了607种编程语言，拥有令人印象深刻的9600亿个标记。该模型创新的两阶段训练策略，结合了真实用户指令和合成数据，被证明是一个改变游戏规则的因素，提升了其性能。值得注意的是，OpenCoder在基准评估中超越了其他开源模型，展示了其在处理多种编程语言方面的多功能性。这个模型对于对高质量代码生成和推动开源人工智能工具发展感兴趣的开发人员和研究人员来说可能是一个宝贵的资产。- OpenCoder是一个完全开源的代码大模型，提供了模型权重、推理代码、训练数据等的开放访问。 - OpenCoder是一个能力达到第一梯队的CodeLLM，提供了全方位的构建细节。 - OpenCoder不仅公开了模型权重和推理代码，还提供了可重复的训练数据、完整的数据处理流程、严谨的实验消融结果以及详细的训练细节。 - 构建高质量CodeLLM的关键因素包括数据质量、添加互联网网页中召回的代码相关语料、使用高质量的合成数据。 - OpenCoder通过更高的开源程度，加速研究进展，推动代码AI的可复现发展，缩小开源社区与工业界之间的差距。 - OpenCoder使用了RefineCode数据集，该数据集包含了9600亿个标记，涵盖了607种编程语言，并融入了130多条语言特定规则及其自定义权重分配。 - OpenCoder采用了两阶段的训练策略，第一阶段重点是广泛的真实用户指令与计算机科学理论相关知识，第二阶段使用高质量的下游任务相关数据进行训练。 - OpenCoder在多个基准上超过了现有开源模型，表现出色。